数据科学与人工智能

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陆勤_数据人网

小白学计算机视觉:前言

人类大部分信息都是视觉化接受的。人类对图像的理解,看起来是一件简单的事情。而对于计算机,这是一个复杂而有挑战的“活儿”。

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微众银行AI团队亮相CCF年度盛会,探讨“联邦学习”下一个十年

人工智能发展目前所面临的严重挑战是什么?众所周知,人工智能离不开大数据,然而现在多数行业中遇到的是小数据,是数据割裂、数据孤岛,成为限制人工智能发展的一大瓶颈。...

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pandas获取数据子集

数据子集是原始数据集的部分观察或者变量或者部分观察与变量,这是一个数据选择过程(按着业务的目标选择所需的观察和变量)。

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pandas实现数据可视化

我们常用Python语言的matplotlib库和seaborn库实现数据可视化。实际上,pandas基于其数据框结构也能够便捷地绘制出各种类型的图形,以实现数...

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pandas实现类SQL连接操作

我创建了Python语言微信群,定位:Python语言学习和实践。想要入群的伙伴,请加我的个人微信:luqin360,备注:Python入群。

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人工智能、机器学习和认知计算入门指南

几千年来,人们就已经有了思考如何构建智能机器的想法。从那时开始,人工智能 (AI) 经历了起起落落,这证明了它的成功以及还未实现的潜能。如今,随时都能听到应用机...

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3个机器学习算法

  根据一些 feature 进行分类,每个节点提一个问题,通过判断,将数据分为两类,再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的,再投入新数据的时候,就可...

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pandas透视表分析

数据透视表是一个用来总结和展示数据的强大工具。pandas提供了pivot_table()函数以快捷地把DataFrame转换为透视表。

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模型|利用Python语言做逻辑回归算法

问题是这些预测对于分类来说是不合理的,因为真实的概率必然在0到1之间。为了避免这个问题,我们必须使用一个函数对p(X)建模,该函数为X的所有值提供0到1之间的输...

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好书|第一章:The Machine Learning Landscape

【需要英文电子书籍和配套的EPUB阅读器的朋友,请把这篇文章分享到您的朋友圈,添加我的个人微信:luqin360,截图给我,我会发给您;若是需要一起参与读书和讨...

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我是如何学习Python语言?

我是一位数据工作者,经常会使用到各种软件和工具帮助我解决各种数据问题,比方说数据的抽取与解析,数据的加工与探索,数据的建模与展示等。我会使用Python语言来做...

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学习| 如何处理不平衡数据集

分类是机器学习中最常见的问题之一。处理任何分类问题的最佳方法是从分析和探索数据集开始,我们称之为探索性数据分析(EDA)。唯一目的是生成尽可能多的关于数据的见解...

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应用|使用正则化线性模型和XGboost对价格建模

好消息是我们有很多特征可以使用(81),坏消息是有19个特征有缺失值,其中4个特征缺失值超过80%。对于任何一个特征,如果它缺失了80%的值,那么它就没有那么重...

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模型|“请解释”黑盒机器学习模型的解释性

2019年2月,波兰政府对银行法进行了修订,赋予客户在做出信贷拒绝时获得解释的权利。这是在欧盟实施GDPR的直接后果之一。这意味着,如果决策过程是自动的,银行需...

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敏捷数据科学研究的最佳建议

几天前,我读了Shay Palachy和Ori Cohen关于敏捷数据科学项目管理的两篇很棒的文章。这些文章讨论了数据科学项目的不同阶段,以及它们与常规软件项目...

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传统机器学习技术概述

虽然新闻天天提到机器学习、深度学习和人工智能,但这些领域已经存在了几十年。然而,如果你越过自动驾驶汽车和数字助理,你会发现,今天应用的大多数都是传统的。

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pandas0.24本月将放弃对Python2的支持

Python库pandas的下一个版本 0.24.0将不支持Python 2。pandas是一个流行的Python库,广泛用于数据操作和数据分析。它用于数值表和...

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进行机器学习和数据科学常犯的错误

首先,您应该可视化连续特征的分布,以了解如果有许多异常值,分布将是什么,以及它是否有意义。

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【ML】机器学习项目清单

我发现编写和比较特定过程的各种解释的活动,以实现自己对所述过程的解释是有价值的。 我先前已经对我们可以称之为机器学习过程的其他解释做了这样的事情(至少在某种程度...

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掌握机器学习中数据准备的六个步骤

当今组织继续寻找快速,准确地准备数据的方法,以解决他们的数据挑战并实现机器学习(ML)。 但在将数据引入机器学习模型或任何其他分析项目之前,确保其数据清晰,一致...

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